Glucagon-like Peptide-1 Receptor Agonist Treatment in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) is characterized by a progressive decline of insulin production due to a marked destruction of pancreatic B cells. Intensive insulin therapy is the pillar of T1D management. More recently, continuous glucose monitoring devices, closed-loop systems (CLS) and smarter connected insulin pen systems have all significantly helped individuals to improve glycemic control. Despite these advances, however, more than three-quarters of the adult T1D population does not achieve recommended glycemic targets. In addition, aggressive insulin intensification potentiates weight gain and the risk of recurrent hypoglycemic events. Recent significant increase in rates of obesity has also led to a sharp increase in T1D patients who concurrently have adiposity-based chronic disease, increasing their insulin resistance and predisposition for cardiovascular events. While insulin will remain the basis of T1D management, there is an unmet need for individualized adjunctive therapeutic approaches focusing on the prevention of diabetic complications in addition to glycemic control. One such adjunctive therapy currently being explored in T1D are the glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs), a popular and robust approach in Type 2 diabetes (T2DM) to mimic the natural endogenous GLP-1 incretin. This brief review will focus on the rationale and existing evidence for the use of GLP-1 RAs in the management of T1D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».